Python 混合Matplotlib面片和极坐标图？

我试图用极坐标绘制一些数据，但我不想要Matplotlib

polar（）

函数得到的标准刻度、标签、轴等。我想要的只是原始图，其他什么都没有，因为我正在用手工绘制的面片和线条处理一切

以下是我考虑过的选项：

1） 使用

polar（）

绘制数据，隐藏多余的内容（使用

ax.axes.get_xaxis（）.set_visible（False）

等），然后绘制我自己的轴（使用

Line2D

，

Circle

等）。问题是当我调用

polar（）

并随后添加一个

圆

面片时，它是在极坐标中绘制的，最终看起来像一个无穷大的符号。此外，缩放似乎不适用于

polar（）

函数

2） 跳过

polar（）。问题是我不知道如何在极坐标系下绘制Line2D，也不知道如何使用变换来实现这一点

你知道我该怎么做吗？
要删除记号和标签，请尝试使用

`matplotlib.pyplot.tick_params(axis='both', which='both', length=0, width=0, labelbottom = False, labeltop = False, labelleft = False, labelright = False)`

从
你的选择#2可能是最简单的，因为你想做什么。因此，您将停留在直角坐标中，将函数从极坐标修改为直角坐标，并使用
plot（）
（这比使用“Line2D”更简单）进行打印

将极性函数转换为矩形函数可通过以下方法完成：

def polar_to_rect(theta, r):
    return (r*cos(theta), r*sin(theta))

def my_polar(theta, r, *args, **kwargs):
    """
    theta, r -- NumPy arrays with polar coordinates.
    """
    rect_coords = polar_to_rect(theta, r)
    pyplot.plot(rect_coords[0], rect_coords[1], *args, **kwargs)
    # You can customize the plot with additional arguments, or use `Line2D` on the points in rect_coords.

可通过以下方式进行绘图：

def polar_to_rect(theta, r):
    return (r*cos(theta), r*sin(theta))

def my_polar(theta, r, *args, **kwargs):
    """
    theta, r -- NumPy arrays with polar coordinates.
    """
    rect_coords = polar_to_rect(theta, r)
    pyplot.plot(rect_coords[0], rect_coords[1], *args, **kwargs)
    # You can customize the plot with additional arguments, or use `Line2D` on the points in rect_coords.

关于您关于使用matplotlib变换的评论…我使用以下方法将极坐标图转换为可以在笛卡尔/矩形轴上绘制的多边形

import matplotlib.pyplot as plt

polarPlot = plt.subplot(111, polar = True)
# Create some dummy polar plot data
polarData = np.ones((360,2))
polarData[:,0] = np.arange(0, np.pi, np.pi/360) * polarData[:,0]
# Use the polar plot axes transformation into cartesian coordinates
cartesianData = polarPlot.transProjection.transform(polarData)

这确实有效，谢谢。不过出于好奇，有人知道我如何使用Matplotlib的转换支持来避免手动极坐标转换吗？@Roger。据我所知，Transform支持线性运算，但事实并非如此。